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教員紹介
玉谷 充専任講師
たまたに みつるMitsuru Tamatani
- 経済学部 / 基礎教育
- 職位：
- 専任講師
- 専門分野：
- 統計科学，数理統計学，データサイエンス
- 最近の研究テーマ：
- 高次元小標本におけるパターン認識の理論体系構築
- 研究内容：
- 本研究では，“高次元小標本”という枠組みについて取り組んでおり，その例としてはガンや白血病といった遺伝子データが挙げられる．このようなデータは何千?何万の特徴（次元）に対し，数十?数百の被験者（標本）しか得られないことがあり，従来の手法を用いることができない問題が生じてしまう．そこで，本研究では新たな手法を提案し，理論体系を構築している．また，その手法に対するシミュレーション?実データ解析を通じた検証などを行なっている．
- 略歴：
- 2014年，島根大学大学院総合理工学研究科電子機能システム学科後期課程修了．日本学術振興会特別研究員，同志社大学文化情報学部助教，島根大学数理?データサイエンス教育研究センター助教を経て，
2022年より澳门网上博彩_澳门现金网-在线官网．
- 主要業績：
- ?Tamatani, M., Koch, I., and Naito, K. (2012). Pattern recognition based on canonical correlations in a high dimension low sample size context. Journal of Multivariate Analysis, 111, 350-367.
?Tamatani, M., Naito, K., and Koch, I. (2013). Multi-class discriminant function based on canonical correlation in high dimension low sample size. Bulletin of Informatics and Cybernetics, 45, 67-101.
?Tamatani, M. (2015). Asymptotic theory for discriminant analysis in high dimension low sample size. Memoirs of the Graduate School of Science and Engineering, Shimane University. Series B, Mathematics, (48), 15-26.
?Tamatani, M., and Naito, K. (2019). High dimensional asymptotics for the naive Hotelling T2 statistic in pattern recognition. Communications in Statistics-Theory and Methods, 48(22), 5637-5656.
- 所属学会：
- 日本統計学会，日本計算機統計学会，日本分類学会
